[학습 결과 보고서] 파이썬 데이터 분석

1. 강의명

처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part2]

 

2. 학습 대상

• 파이썬 데이터 분석 기술을 익히고 싶은 분들
• pandas와 데이터 시각화 기술을 배우고 싶은 분들
• 장기적으로 데이터 분석가로 성장하고자 하는 분들
• 데이터 분석 기본기를 견고히 다지고 싶은 분들

 

3. 학습 배경

현대 사회는 데이터를 중심으로 빠르게 변화하고 있으며, 데이터 분석은 다양한 분야에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 데이터를 처리하고 의미를 추출하는 능력은 개인과 기업 모두에게 중요한 경쟁력이 됩니다. 이에 따라 데이터 분석의 기초 기술을 학습하여 실무에 활용할 수 있는 능력을 갖추는 것이 필요합니다.

 

4. 학습 내용

강의를 통해 익힌 주요 내용은 아래와 같습니다

pandas 사용법

• 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하기 위해 pandas 라이브러리를 활용하는 방법을 배웠습니다.
• 데이터 프레임 생성, 데이터 필터링 및 정렬, 결측값 처리, 데이터 그룹화 등 실무에서 자주 활용되는 기능을 익혔습니다.

데이터 분석 기본

• 데이터를 다루는 데 필요한 기본 원칙과 절차를 이해하였습니다.
• 데이터 구조와 탐색, 데이터 클리닝과 전처리 과정을 체계적으로 학습하였습니다.

파이썬 데이터 전처리

• 데이터 분석의 첫 단계인 전처리 기술을 중점적으로 다루었습니다.
• 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 통해 실질적인 분석을 위한 준비 과정을 수행할 수 있었습니다.

최신 데이터 시각화

• 데이터의 시각적 전달력을 높이기 위해 다양한 시각화 기술을 학습하였습니다.
• matplotlib, seaborn 등 전통적인 시각화 라이브러리뿐만 아니라, plotly와 같은 최신 도구를 활용하여 동적이고 직관적인 시각화를 구현하였습니다.

다양한 데이터 포맷과 데이터 수집

• CSV, Excel, JSON 등의 다양한 데이터 포맷을 다루는 방법을 익혔습니다.
• 데이터를 외부에서 수집하고 이를 분석 가능한 형태로 정리하는 기술도 학습하였습니다.

 

5. 학습 결과

• 이 강의를 통해 데이터 분석의 기초를 확실히 다질 수 있었습니다.
• 특히, pandas를 활용한 데이터 처리 및 분석의 효율성을 경험하였으며, 시각화 도구를 통해 데이터의 의미를 효과적으로 전달하는 방법을 배웠습니다.
• 실무에 활용 가능한 기술을 체득함으로써 데이터 분석의 전반적인 프로세스에 대한 자신감을 얻게 되었습니다.